"ผมตั้งคำถามนี้กับผู้เข้าร่วมงาน CP Innovation Expo and Symposium 2026 โดยพบว่าราว 30% เชื่อว่าในที่สุด AI จะทำงานแทนตนเอง ความกังวลของคนเกือบ 1 ใน 3 เป็นเรื่องที่ผู้นำไม่ควรมองข้าม เพราะเมื่อเทคโนโลยีทำงานของมนุษย์ได้มากขึ้น พนักงานย่อมต้องการรู้ว่าบทบาทของตนจะเปลี่ยนไปอย่างไร"

แต่การมอง AI เพียงในแง่ตำแหน่งงานที่อาจหายไป ทำให้มองข้ามคำถามสำคัญกว่า คือองค์กรควรแบ่งงาน จัดสรรทรัพยากร กำหนดความรับผิดชอบ และกระจายอำนาจตัดสินใจอย่างไร เมื่อ AI ขยายขีดความสามารถของคนทำงาน

ความสามารถเปลี่ยน โครงสร้างองค์กรก็ต้องเปลี่ยน

ตลาดแรงงานเริ่มสะท้อนการเปลี่ยนแปลงนี้ ข้อมูลจาก TDRI ระบุว่าตำแหน่งงานเกี่ยวกับ AI ในไทยเพิ่มขึ้นราว 31% ในช่วงปีที่ผ่านมา ขณะที่ LinkedIn ระบุว่ามีตำแหน่งงานใหม่เกี่ยวกับ AI ทั่วโลกมากกว่า 1.3 ล้านตำแหน่งในปี 2026 แต่การเปลี่ยนแปลงไม่ได้จำกัดอยู่ที่อาชีพใหม่ งานเดิมก็เปลี่ยนไปเช่นกัน

งานวิจัย Work at the Frontier ของ OpenAI วิเคราะห์ข้อความสนทนาเกี่ยวกับงานมากกว่า 800,000 ข้อความ พบว่า 43.5% ของข้อความเกี่ยวกับงานเฉพาะทางเป็นการใช้ AI ช่วยทำงานที่โดยทั่วไปอยู่นอกขอบเขตอาชีพที่ผู้ใช้ระบุไว้ สะท้อนว่า AI ช่วยให้คนเข้าถึงความรู้ต่างสายงานและรับผิดชอบงานได้หลากหลายขึ้น โดยงานซับซ้อนยังต้องอาศัยความเชี่ยวชาญและวิจารณญาณของมนุษย์ การแบ่งงานและความรับผิดชอบจึงต้องปรับตามความสามารถที่เปลี่ยนไป

โครงสร้างแบบพีระมิดเกิดขึ้นในยุคที่ข้อมูลและความเชี่ยวชาญกระจุกตัวในแต่ละหน่วยงาน ผู้บริหารระดับกลางจึงทำหน้าที่ประสานงานและส่งเรื่องขึ้นสู่ระดับสูง แต่เมื่อ AI ช่วยให้พนักงานเข้าถึงข้อมูลโดยตรง ทำงานได้กว้างขึ้น และตัดสินใจได้ดีขึ้น โครงสร้างเดิมยังเหมาะสมเพียงใด?

"ผมไม่เชื่อว่าองค์กรควรเหลือผู้บริหารเพียงไม่กี่คนควบคุม AI Agents ที่ทำงานแทนพนักงานส่วนใหญ่ เรายังต้องการทั้งคนรุ่นใหม่ที่เข้าใจ AI และบุคลากรที่มีประสบการณ์ วิจารณญาณ และความเข้าใจธุรกิจมาทำงานร่วมกับเทคโนโลยี"

องค์กรอาจแบนลงและลดขั้นตอนประสานงานที่ไม่จำเป็น แต่เป้าหมายไม่ใช่ลดผู้บริหารระดับกลางให้มากที่สุด หากเป็นการกำหนดว่าแต่ละบทบาทควรสร้างคุณค่าอะไร เมื่อ AI รับภาระรวบรวมข้อมูลและประสานงานบางส่วนได้แล้ว โดยให้ความสำคัญกับผลงานมากกว่าลำดับชั้น

ที่ทรู กำลังปรับรูปแบบการดำเนินงาน โดยมีเป้าหมายพัฒนาระบบ Business Intelligence เชื่อมโยงข้อมูลยอดขาย รายได้ ต้นทุน และการใช้งานเครือข่าย พร้อมคำแนะนำจาก AI ว่าควรดำเนินการต่ออย่างไร ไม่ใช่เพียงรายงานสิ่งที่เกิดขึ้น เพื่อให้พนักงานใกล้ลูกค้าใช้ข้อมูลตัดสินใจได้โดยตรง แทนที่จะกระจุกตัวอยู่ที่ผู้บริหารหรือส่วนกลาง

ตัวอย่างคือ Nano Cluster ซึ่งแบ่งตลาดประเทศไทยเป็นประมาณ 6,000 พื้นที่ย่อย ผู้รับผิดชอบแต่ละพื้นที่มีเป้าหมายและงบประมาณที่ต้องบริหาร พร้อมข้อมูลลูกค้า คู่แข่ง ผลการดำเนินงาน และคำแนะนำจาก AI เมื่อนำมาประกอบกับความเข้าใจพื้นที่ พนักงานจึงตัดสินใจตอบสนองลูกค้าได้ดีขึ้น โดยไม่ต้องรอให้ทุกเรื่องผ่านส่วนกลาง

นี่คือการเปลี่ยน Operating Model ไม่ใช่เพียงเร่งกระบวนการเดิม แต่จัดวางข้อมูล ความรับผิดชอบ และอำนาจตัดสินใจใหม่ โดยยังรักษามาตรฐานและความรับผิดชอบที่ชัดเจน เทคโนโลยีจึงเปลี่ยนได้ทั้งสิ่งที่คนทำและวิธีที่องค์กรดำเนินงาน

ใช้ AI ให้ไกลกว่าการทำงานเดิมให้เร็วขึ้น

เมื่อถามต่อว่า AI จะสร้างประโยชน์สูงสุดให้ธุรกิจด้านใด ผู้เข้าร่วมงาน 58% เลือกประสิทธิภาพและผลิตภาพ 20% เลือกการตัดสินใจที่รวดเร็วและชาญฉลาดขึ้น มีเพียง 12% เลือกธุรกิจใหม่ และ 10% เลือกประสบการณ์ลูกค้า

"ผมมองว่าเรายังคิดถึงศักยภาพของ AI ในมุมมองที่แคบเกินไป แม้ประสิทธิภาพและการลดต้นทุนจะสำคัญ แต่ธุรกิจที่ทำเพียงสิ่งเดิมให้เร็วขึ้นอาจเสียโอกาสให้คู่แข่งที่ใช้เทคโนโลยีเปลี่ยนวิธีดำเนินงานหรือสร้างตลาดใหม่"

วิวัฒนาการของสินค้าประเภทนาฬิกาอธิบายเรื่องนี้ได้ดี เดิมผู้ผลิตแข่งขันที่ความแม่นยำและความทนทาน แต่ Smartwatch ขยายคุณค่าจากการบอกเวลาสู่การติดตามสุขภาพ ผู้สร้างตลาดใหม่นี้กลับเป็นบริษัทเทคโนโลยี ไม่ใช่ผู้ผลิตนาฬิกาเดิมจำนวนมาก เพราะพวกเขามองเห็นความเป็นไปได้ที่กว้างกว่าการปรับปรุงผลิตภัณฑ์เดิม

หากถามลูกค้าในอดีต พวกเขาอาจต้องการเพียงนาฬิกาที่แม่นยำหรือสะดวกขึ้น ซึ่งต่างจาก smart watch ในปัจจุบันที่มีฟีเจอร์มากกว่าบอกเวลา การสำรวจความต้องการวันนี้จึงไม่เพียงพอ ธุรกิจต้องเข้าใจว่าเทคโนโลยีจะทำให้อะไรเป็นไปได้ และสิ่งนั้นจะสร้างคุณค่าใหม่อย่างไร

AI Transformation คือวาระของผู้นำ

"ผมใช้กรอบ Reimagine, Transform และ Engage โดย Reimagine คือมองความเป็นไปได้ใหม่ๆ Transform คือปรับรูปแบบการดำเนินงานให้รองรับ และ Engage คือทำให้พนักงานทุกระดับมีส่วนร่วม ทั้งสามเรื่องต้องเชื่อมกัน เพราะแนวคิดใหม่จะไม่เกิดผล หากวิธีทำงานยังเหมือนเดิม หรือคนในองค์กรไม่มีส่วนร่วมในการเปลี่ยนแปลง"

การเปลี่ยน Operating Model เป็นงานที่ยากกว่าการนำ AI ไปใช้ในบางกระบวนการ เพราะเกี่ยวข้องกับวิธีคิด โครงสร้าง และความเคยชินที่องค์กรสั่งสมมานาน โดยเฉพาะธุรกิจที่ยังดำเนินงานได้ดี ซึ่งอาจไม่รู้สึกถึงความจำเป็นเร่งด่วนที่จะต้องเปลี่ยนแปลง

ในอีกคำถามหนึ่งที่ผมถามว่า AI Transformation เป็นหน้าที่ของใคร มีผู้เข้าร่วมงานประมาณ 20% ที่มองว่าเป็นความรับผิดชอบของฝ่ายเทคโนโลยี แม้จะเป็นคนส่วนน้อย แต่ก็เป็นสัดส่วนที่มีนัยสำคัญ เพราะความเข้าใจที่คลาดเคลื่อนต่อการทำ AI Transformation อาจส่งผลต่อการพิชิตเป้าหมายทางธุรกิจได้

ฝ่าย IT สามารถสร้างระบบและเครื่องมือให้พร้อมใช้งานได้ แต่พวกเขาไม่สามารถตัดสินใจแทนทุกหน่วยธุรกิจได้ว่าองค์กรควรเปลี่ยนวิธีทำงานอย่างไร ใครควรมีอำนาจตัดสินใจเรื่องใด หรือเราควรสร้างคุณค่าใหม่ให้ลูกค้าในรูปแบบไหน

ผู้นำจึงต้องเข้าใจ AI มากพอที่จะทบทวนรูปแบบการดำเนินงานเดิม กำหนดทิศทางของการเปลี่ยนแปลง และสร้างสภาพแวดล้อมที่ทำให้พนักงานสามารถพัฒนาความสามารถและมีส่วนร่วมในการสร้างคุณค่าใหม่ได้

ผมเชื่อว่าอนาคตของการทำงาน ที่เทคโนโลยีเป็นเพียงเครื่องมือ แต่วิธีคิดและกระบวนการคือหัวใจ ผู้นำธุรกิจมีความรับผิดชอบที่จะออกแบบงานและองค์กรใหม่ เพื่อให้ AI ช่วยขยายสิ่งที่ผู้คนสามารถสร้างสรรค์และรับผิดชอบได้ เปิดโอกาสให้พวกเขาพัฒนาความสามารถ และมีบทบาทอย่างแท้จริงในการกำหนดอนาคตขององค์กรที่ตนทำงานอยู่

เพราะท้ายที่สุด AI Transformation คือความรับผิดชอบของทุกคนในองค์กร และนั่นคือ You and I Transformation